import argparse
import os
import platform
import sys
from pathlib import Path
import torch

# 当前文件的绝对路径
FILE = Path(__file__).resolve()
# YOLO根目录
ROOT = FILE.parents[0]
# 将根目录添加到系统路径，以便导入自定义模块
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
# 相对于当前工作目录的根目录路径
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))

# 从YOLO的各个子模块中导入必要的类和函数
from models.common import DetectMultiBackend  # 模型后端
from utils.dataloaders import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadScreenshots, LoadStreams  # 数据加载器
from utils.general import (  # 通用工具函数
    LOGGER, Profile, check_file, check_img_size, check_imshow, colorstr, cv2,
    increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_boxes, strip_optimizer, xyxy2xywh
)
from utils.plots import Annotator, colors, save_one_box  # 结果可视化工具
from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode  # PyTorch相关工具


# 使用智能推理模式装饰器，确保推理过程的兼容性和效率
@smart_inference_mode()
def run(
        weights=ROOT / 'runs/train/exp2/weights/best.pt',  # 模型权重文件路径
        source=ROOT / 'data/对照组补',  # 输入数据源路径
        data=ROOT / 'data/data.yaml',  # 数据配置文件路径
        imgsz=(1280, 1280),  # 输入图像大小
        conf_thres=0.25,  # 置信度阈值
        iou_thres=0.45,  # IOU阈值
        max_det=1000,  # 每张图像的最大检测数量
        device='',  # 设备选择（如GPU或CPU）
        view_img=False,  # 是否显示检测结果图像
        save_txt=False,  # 是否保存文本格式的检测结果
        save_conf=False,  # 是否在文本结果中保存置信度
        save_crop=False,  # 是否裁剪并保存检测到的物体
        nosave=False,  # 是否不保存任何结果
        classes=None,  # 指定检测的类别（可选）
        agnostic_nms=False,  # 是否进行类别无关的非极大值抑制
        augment=False,  # 是否使用数据增强进行推理
        visualize=False,  # 是否可视化模型中间特征
        update=False,  # 是否更新模型（如剥离优化器）
        project=Path.home() / 'runs/detect',  # 保存结果的项目路径
        name='exp',  # 保存结果的实验名称
        exist_ok=False,  # 是否允许覆盖已有结果
        line_thickness=6,  # 绘制边界框的线条厚度
        hide_labels=True,  # 是否隐藏标签文本
        hide_conf=True,  # 是否隐藏置信度文本
        half=False,  # 是否使用半精度浮点数（FP16）
        dnn=False,  # 是否使用OpenCV DNN模块
        vid_stride=1,  # 视频帧的步长
):
    # 将输入源转换为字符串格式
    source = str(source)
    # 是否需要保存图像结果
    save_img = not nosave and not source.endswith('.txt')
    # 检查输入源是否为支持的文件格式
    is_file = Path(source).suffix[1:] in (IMG_FORMATS + VID_FORMATS)
    # 检查输入源是否为URL
    is_url = source.lower().startswith(('rtsp://', 'rtmp://', 'http://', 'https://'))
    # 判断是否为摄像头输入（通过检查来源是否为数字或特定格式）
    webcam = source.isnumeric() or source.endswith('.txt') or (is_url and not is_file)
    # 判断是否为屏幕截图模式
    screenshot = source.lower().startswith('screen')
    # 对URL来源的文件进行检查和转换
    if is_url and is_file:
        source = check_file(source)

    # 创建保存结果的目录，如果存在则根据exist_ok参数决定是否覆盖
    save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok)
    # 创建标签保存目录（如果需要保存文本结果）
    (save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # 加载模型和设备设置
    device = select_device(device)
    # 初始化模型后端，支持多种模型格式和设备类型
    model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half)
    # 获取模型的相关参数（步幅、类别名称、是否为PyTorch模型）
    stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt
    # 检查并调整图像大小以适应模型步幅要求
    imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)

    # 根据输入源类型初始化数据加载器
    bs = 1  # 批量大小初始化为1
    if webcam:
        # 检查是否可以显示图像（特别是对于Linux系统）
        view_img = check_imshow(warn=True)
        # 初始化视频流加载器
        dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride)
        bs = len(dataset)  # 获取视频流的数量
    elif screenshot:
        # 初始化屏幕截图加载器
        dataset = LoadScreenshots(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt)
    else:
        # 初始化图像或视频加载器
        dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride)
    # 初始化视频路径和视频写入对象
    vid_path, vid_writer = [None] * bs, [None] * bs

    # 开始推理过程
    model.warmup(imgsz=(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz))  # 模型预热
    seen, windows, dt = 0, [], (Profile(), Profile(), Profile())  # 初始化计数器和性能记录器
    # 遍历数据集中的每一批数据
    for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:
        with dt[0]:
            # 将图像数据转换为PyTorch张量并移动到指定设备上
            im = torch.from_numpy(im).to(model.device)
            # 根据模型设置转换为半精度或单精度浮点数
            im = im.half() if model.fp16 else im.float()
            # 对图像像素值进行归一化处理
            im /= 255
            # 如果图像维度为3（单张图像），则增加批量维度
            if len(im.shape) == 3:
                im = im[None]

        # 执行模型推理
        with dt[1]:
            # 如果需要可视化特征，则创建相应的目录
            visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else False
            # 调用模型进行推理，得到原始预测结果
            pred = model(im, augment=augment, visualize=visualize)
            # 提取模型输出中的预测结果（可能包含多个输出分支）
            pred = pred[0][1]

        # 对预测结果进行非极大值抑制（NMS）处理
        with dt[2]:
            # 应用NMS算法过滤冗余的检测框
            pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)

        # 处理每一张图像的检测结果
        for i, det in enumerate(pred):
            seen += 1  # 增加处理图像计数
            if webcam:
                # 如果是视频流，则提取当前帧的信息
                p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), dataset.count
                s += f'{i}: '
            else:
                # 如果是单个图像或视频，则直接获取路径、原始图像和帧号
                p, im0, frame = path, im0s.copy(), getattr(dataset, 'frame', 0)

            # 将路径转换为Path对象以便后续操作
            p = Path(p)
            # 生成保存检测结果图像的路径
            save_path = str(save_dir / p.name)
            # 生成保存标签文本的路径
            txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}')
            # 记录图像尺寸信息
            s += '%gx%g ' % im.shape[2:]
            # 获取图像原始尺寸的张量
            gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]
            # 复制原始图像用于可能的裁剪操作
            imc = im0.copy() if save_crop else im0
            # 初始化结果标注器
            annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names))
            # 如果存在检测结果
            if len(det):
                # 将检测框坐标从模型输出比例调整回原始图像尺寸
                det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
                # 按照置信度从高到低排序，并只保留前1个结果（根据需求可以调整）
                det = det[det[:, 4].argsort(descending=True)]
                det = det[:1]

                # 统计每个类别的检测数量
                for c in det[:, 5].unique():
                    n = (det[:, 5] == c).sum()  # 当前类别的检测数量
                    s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, "  # 更新统计信息字符串

                # 遍历每个检测结果并进行可视化
                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    if save_txt:
                        # 将检测框坐标转换为xywh格式并归一化
                        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()
                        # 根据设置决定是否保存置信度
                        line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)
                        # 将结果写入文本文件
                        with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f:
                            f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

                    # 如果需要保存图像、裁剪或显示图像
                    if save_img or save_crop or view_img:
                        c = int(cls)  # 获取类别索引
                        # 根据设置决定是否显示标签和置信度
                        label = None
                        # 在图像上绘制检测框和标签
                        annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
                    # 如果需要裁剪并保存检测到的物体
                    if save_crop:
                        # 调用函数保存裁剪后的图像
                        save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

            # 获取最终的标注结果图像
            im0 = annotator.result()
            # 如果需要显示图像
            if view_img:
                # 特别处理Linux系统下的窗口显示
                if platform.system() == 'Linux' and p not in windows:
                    windows.append(p)
                    cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
                    cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0])
                # 显示图像
                cv2.imshow(str(p), im0)
                cv2.waitKey(1)  # 等待按键事件

            # 保存检测结果图像
            if save_img:
                if dataset.mode == 'image':
                    # 对于单个图像，根据原始文件类型选择保存参数
                    file_ext = p.suffix.lower()
                    try:
                        if file_ext in ('.jpg', '.jpeg'):
                            cv2.imwrite(save_path, im0, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
                        elif file_ext == '.png':
                            cv2.imwrite(save_path, im0, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])
                        else:
                            cv2.imwrite(save_path, im0)
                    except:
                        cv2.imwrite(save_path, im0)
                else:
                    # 对于视频，初始化或更新视频写入对象
                    if vid_path[i] != save_path:
                        vid_path[i] = save_path
                        if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter):
                            vid_writer[i].release()
                        if vid_cap:
                            fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
                            w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
                            h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
                        else:
                            fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0]
                        save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4'))
                        vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
                    # 写入视频帧
                    vid_writer[i].write(im0)

        # 记录每张图像的处理信息和耗时
        LOGGER.info(f"{s}{'' if len(det) else '(no detections), '}{dt[1].dt * 1E3:.1f}ms")

    # 计算并记录整个推理过程的平均耗时
    t = tuple(x.t / seen * 1E3 for x in dt)
    LOGGER.info(f'Speed: %.1fms pre-process, %.1fms inference, %.1fms NMS per image at shape {(1, 3, *imgsz)}' % t)
    # 如果保存了文本或图像结果，输出保存路径
    if save_txt or save_img:
        s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''
        LOGGER.info(f"Results saved to {colorstr('bold', save_dir)}{s}")
    # 如果需要更新模型（如剥离优化器），执行相应操作
    if update:
        strip_optimizer(weights[0])


# 解析命令行参数的函数
def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'runs/train/exp/weights/best.pt')
    parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/新建文件夹')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/data.yaml')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[1280])
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25)
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45)
    parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000)
    parser.add_argument('--device', default='')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true')
    parser.add_argument('--save-crop', action='store_true')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true')
    parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int)
    parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true')
    parser.add_argument('--visualize', action='store_true')
    parser.add_argument('--update', action='store_true')
    parser.add_argument('--project', default=Path.home() / 'runs/detect')
    parser.add_argument('--name', default='exp')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true')
    parser.add_argument('--line-thickness', default=6, type=int)
    parser.add_argument('--hide-labels', action='store_true')
    parser.add_argument('--hide-conf', action='store_true')
    parser.add_argument('--half', action='store_true')
    parser.add_argument('--dnn', action='store_true')
    parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1)
    opt = parser.parse_args()
    # 将图像大小参数处理为宽度和高度
    opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1
    # 打印程序参数
    print_args(vars(opt))
    return opt


# 主函数，用于协调参数解析和推理过程
def main(opt):
    run(**vars(opt))


# 程序入口
if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    main(opt)